Aon incorpora modelos de catástrofes abiertos en Latinoamérica mediante Oasis LMF y ERN
La compañía anunció el uso del Oasis Loss Modelling Framework para ofrecer modelos de ERN en la región, permitiendo a los aseguradores personalizar escenarios de riesgo y acceder a una gama ampliada de herramientas en la plataforma ELEMENTS desde Buenos Aires el 9 de diciembre de 2025.

Aon plc comunicó el 9 de diciembre de 2025 en Buenos Aires que su equipo de Impact Forecasting utiliza el Oasis Loss Modelling Framework (Oasis LMF) para ofrecer a clientes en Latinoamérica los modelos de catástrofes desarrollados por ERN (Evaluación de Riesgos Naturales). Esta integración se realiza a través de la plataforma ELEMENTS, con el objetivo de ampliar las opciones de modelización de riesgos y apoyar iniciativas de código abierto en el sector asegurador.
Oasis LMF respalda una gama ampliada de modelos de ERN en Latinoamérica, sumándose a los modelos de Impact Forecasting ya disponibles dentro de la plataforma, tales como el modelo de tormentas de viento en Europa, inundaciones en Canadá y Tailandia, y explosión en Manhattan. El enfoque busca democratizar la modelización de catástrofes y ofrecer mayor flexibilidad para acceder, comparar y combinar modelos de distintos proveedores.
La iniciativa permite a los (re)aseguradores adaptar los modelos de riesgo a sus necesidades, personalizar funciones de daño y vulnerabilidad según sus propios datos, y obtener una visión más precisa de sus exposiciones. Además, facilita el análisis y tarificación de riesgos, reconociendo las características particulares de cada portafolio.
Adam Podlaha, jefe global de Impact Forecasting en Aon, sostuvo: “Aon reconoce que los clientes necesitan acceder a datos y modelos de catástrofes a través de sus propios sistemas y plataformas de su elección. Gracias a nuestra colaboración con Oasis LMF y al diálogo constructivo que mantenemos con proveedores de software y modelos, seguimos buscando las mejores soluciones y ampliando la gama de modelos que ofrecemos para ayudar a cuantificar el riesgo de catástrofes para nuestros clientes”.
Paula Ferreira, CEO de Latinoamérica, Reinsurance Solutions en Aon, agregó: “Los riesgos emergentes y las áreas de subaseguramiento están impulsando oportunidades de crecimiento rentable para nuestros clientes en Latinoamérica, pero para aprovechar estas oportunidades los (re)aseguradores necesitan comprender claramente sus posibles exposiciones. En este sentido, estos modelos adicionales de ERN nos permiten ofrecer evaluaciones cada vez más precisas, soluciones personalizadas y un servicio excepcional a los clientes, lo que finalmente contribuye a tomar mejores decisiones empresariales”.
El compromiso de Aon con la modelización abierta se extiende también a clientes del sector público y corporativo, colaborando en proyectos de reducción de riesgo y financiación para bancos de desarrollo y participando como socio fundador del Insurance Development Forum.
Artículos relacionados

Fex automatiza la carga de comprobantes con IA y supera los 220 clientes
La startup argentina fundada en 2024 desarrolló dos agentes de inteligencia artificial para procesar facturas, remitos y órdenes de compra que llegan por distintos canales y cargarlos en sistemas de gestión, con una reducción de hasta 80% del tiempo operativo y comprobantes vinculados a más de US$ 1.100 millones en compras

LIDIA, asistente virtual por WhatsApp, automatiza turnos para clínicas y centros de estética
Desarrollada por Alora, la herramienta opera en Argentina, Uruguay y España y centraliza la gestión de reservas en WhatsApp con funciones de confirmación, cancelación y cobro de señas, en un contexto de adopción creciente de automatización e inteligencia artificial en la atención al cliente

Ricoh exhibe en la Feria del Libro un sistema de impresión bajo demanda
En el 50° aniversario de la Feria Internacional del Libro de Buenos Aires, la compañía participa junto a Faiga y Fundación Gutenberg con una demostración en vivo en el pabellón 8 de La Rural que busca mostrar cómo la automatización y la digitalización pueden optimizar procesos de producción editorial y reducir desperdicios

